Investigating the Impact of Model Eliciting Activities on Development of Critical Thinking
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a portion of a study on how model eliciting activities (MEAs) impact critical thinking development in first year engineering. Model eliciting activities (MEAs) are realistic problems used in the classroom that require learners to document not only their solution to the problems, but also their processes for solving them. Studies have shown MEAs to be valuable in helping students to develop conceptual understanding, knowledge transfer , and generalizable problem--‐solving skills. This study is investigating the impact of the MEA- integrated course on students’ development of critical thinking skills. Ultimately, the team aims to determine whether the MEA-integrated course facilitates students’ critical thinking. During the fall semester of the 2012/2013 academic year three instruments will be used to evaluate the critical thinking skills (CTS) of first year engineering students. These instruments will be used as both a pre--‐ and post--‐test in order to benchmark CTS of the incoming first year students, and determine the effectiveness of MEA instruction on developing student critical thinking ability. These instruments are the Cornell Critical Thinking Test Level Z (Cornell Z), the International Critical Thinking Essay Test (ICTET) and the Collegiate Learning Assessment (CLA). This paper will present the preliminary findings from analysis of the MEA results and pre and post tests from the study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».